In un mondo in continua evoluzione non è sempre facile prendere decisioni per sviluppare strategie d’impresa o politiche pubbliche. Un prezioso supporto ai processi decisionali proviene dall’uso preventivo di modelli matematici e metodi quantitativi applicati ai casi reali, ovvero dalla ricerca operativa.
Nota anche come teoria delle decisioni (o, in inglese, operations research) è una branca della matematica applicata nata dall’esigenza di migliorare la gestione delle risorse e le strategie, di difesa e di attacco, dell’aviazione inglese durante la seconda guerra mondiale.
A seguito del successo ottenuto in ambito militare, questo approccio iniziò ad essere applicato – in primis in America – anche per la risoluzione di problemi di scelta di tipo socio-economico, fornendo soluzioni ottimali previsionali.
La ricerca operativa e il problema della scelta: la soluzione è ottimizzare!
Oggi, numerosi decision maker si avvalgono dell’approccio matematico a questioni di scelta. Ad esempio, grazie alla ricerca operativa diventa meno “rischioso” decidere se aprire o meno una nuova linea di produzione aziendale o – in un settore completamente diverso – se costruire o restaurare le diverse vie di mobilità (aeree, ferroviarie, stradali o navali).
La ricerca operativa è usata anche, in aziende di grandi dimensioni, per stabilire l’ottimale riorganizzazione dei turni di lavoro del personale, in grandi realtà, o la distribuzione delle merci sul territorio; o, ancora, viene sfruttata anche per scegliere se avviare una nuova campagna di salute pubblica.
MA questi sono solo pochissimi esempi. Una ricerca condotta dall’AIRO – Associazione Italiana della Ricerca Operativa mostra i numerosi settori d’impiego in Italia: dalla produzione di beni e servizi aziendali alle telecomunicazioni; dalla logistica e mobilità all’ambito finanziario; dal settore aerospaziale e militare a quello infrastrutturale.
Ma vediamo perché è così apprezzata in così tanti campi d’azione.
Come funziona la teoria delle decisioni?
La ricerca operativa riesce a tradurre in modelli matematici astratti, il problema di scelta reale. Attraverso la risoluzione dei modelli di ottimizzazione (o programmazione matematica) propone ai decision maker – imprese e governi – la migliore tra le soluzioni possibili considerando le differenti esigenze, risorse e vincoli in gioco.
Tutto parte dalla raccolta delle informazioni (e dati) e dall’analisi del sistema in cui il problema è definito; si individuano poi le variabili e i parametri per creare il modello matematico da cui ricavare l’algoritmo che definisce la decisione ottimale.
Grazie all’aumentata potenza di calcolo degli ultimi anni, dovuta alle nuove tecnologie e alla maggiore facilità di accesso alle informazioni e dati, la ricerca operativa si trova davanti a sempre più accurate soluzioni previsionali che si arricchiscono dei contributi provenienti anche dalla Data Science e il Machine Learning.
Scopri la ricerca operativa su Federica
Se sei uno studente o un professionista interessato a scoprire o approfondire i modelli matematici basilari della teoria alla base delle decisioni, su federica.eu è disponibile, e accessibile a tutti, il corso di Ricerca Operativa di curato da Antonio Sforza, professore della disciplina presso l’università di Napoli Federico II e responsabile scientifico di OPSLab (Optimization and Problem Solving Laboratory) presso il DIETI (Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Tecnologie dell’Informazione) e membro del consiglio direttivo dell’AIRO.
Il MOOC si concentra, in particolare, su tre linee relative a:
- Problemi, modelli e algoritmi di ottimizzazione continua (non lineare e lineare, non vincolata e vincolata)
- Ottimizzazione intera (con variabili intere e binarie)
- Ottimizzazione su rete (percorsi, flusso, progetto, localizzazione).
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